Introduction aux LLM

Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.


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Chapitre 16 — Stratégies de réduction des coûts en production

Billet final du LLM Primer VI. Routage, compaction, API batch, cache sémantique — le catalogue de mouvements indépendants qui composent en 80 pour cent de réduction de facture.

2026-05-08

Chapitre 14 — Économie du token et tarification des API

Quatorzième billet du LLM Primer VI. Pourquoi la sortie coûte 4–8× l'entrée, comment l'accumulation de contexte grossit la facture, et pourquoi les tokens de raisonnement invisibles surprennent.

2026-05-06

Chapitre 13 — Autoscaling et atténuation du démarrage à froid

Treizième billet du LLM Primer VI. Pourquoi le HPA par défaut produit des pannes sous trafic LLM, et comment KEDA, Knative et CRIU composent des démarrages à froid en secondes.

2026-05-05

Chapitre 6 — Élagage et distillation des connaissances

Sixième billet du LLM Primer VI. La sparsité 2:4 accélérée par Hopper, la distillation qui transfère la distribution du professeur, et l'ordre dans lequel les trois compressions se composent.

2026-04-28

Chapitre 4 — Silicium spécialisé et ASIC pour l'IA

Quatrième billet du LLM Primer VI. Groq LPU, AWS Inferentia2, TPU v5p/v6 et Intel Gaudi 3 — où les ASIC gagnent, où ils perdent, et comment la forme de la charge tranche.

2026-04-26

LLM Primer VI — Introduction de la série & index

Introduction à la tournée chapitre par chapitre du LLM Primer VI : Mettre à l'échelle les systèmes IA. L'inférence LLM traitée comme une discipline d'ingénierie où bande passante mémoire, ordonnancement et lignes de facture se rencontrent.

2026-04-22

Chapitre 9 — Performance, mise à l'échelle et coûts : les vrais compromis d'ingénierie

Chapitre 9 de la série LLM Primer I. Les réalités opérationnelles de faire tourner les LLM à l'échelle — taille du modèle vs capacité, le compromis latence-throughput, économie des coûts, quantification et déploiement edge. Pourquoi les modèles de frontière sont souvent le mauvais choix même quand vous pouvez vous les permettre.

2026-02-26

La Série LLM Primer — Un guide de terrain de l'IA générative, construit volume après volume

La série LLM Primer — un guide de terrain en sept volumes désormais complet sur l'IA générative par Sho Shimoda. Des fondamentaux à la sécurité. Comprend Physical AI comme volume compagnon. Les 7 volumes disponibles sur Amazon.

2026-02-15